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Session 5 컴퓨터비전
투사적 그림검사 분야로의 트랜스포머 기반의 이미지 분류 모델 적용에 관한 연구
A Study on the Application of Transformer-Based Image Classification Model for Projective Drawing Test
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2021 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2021.05)바로가기
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- 페이지
- pp.121-124
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A409341
원문정보
초록
- 한국어
- 본 논문에서는 심리진단을 위한 그림검사(Drawing Test) 과정에서 미술치료사의 객관적인 의사결정을 지원하기 위한 이미지 분류 모델인 VQ-ViT(Vector Quantization-Vision Transformer)을 제안한다. 사전학습을 위해 대규모의 레이블링 데이터셋이 필요한 기존의 이미지 분류 모델(e.g., Resnet, Vision Transformer)에 비해 VQ-ViT는 레이블링되지 않은 데이터에 대하여 비지도학습으로 임베딩을 진행한다. 우리는 CIFAR-10, TU-Berlin 그리고 직접 수집한 빗 속의 사람 그림 검사(PITR, Person-In-The-Rain) 데이터셋에 대하여 VQ-ViT와 기존의 이미지 분류 모델들과의 성능 비교실험을 진행하였다. 그 결과 VQ-ViT는 비지도 학습의 이미지 임베딩 기법과 적은 파라미터 수로 그림검사 분야에서의 발전 가능성을 보였다. 이를 기반으로 우리는 딥러닝 기반의 이미지 분류 모델의 한계점 파악 및 발전 방향을 논의한다.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
2.1. PITR (Person-In-The-Rain) 검사
2.2. Image Classification
3. Methods
3.1. Dataset
3.2. VQ-ViT
4. Experiments
4.1. Experimental setup
4.2. Experimental results
5. Conclusions
Acknowledgement
References
키워드
미술치료 인간과 컴퓨터 상호작용 딥러닝 이미지 분류 트랜스포머저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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